北斗高精度定位,破解共享单车停车乱象

简介: 如今,共享单车已经成为了许多人出行的首选方式,方便了市民们的“最后一公里”,给大家的生活带来了很多便利。然而,乱停乱放的单车也给城市治理带来了难题。在这种情况下,相关企业尝试将北斗导航定位芯片装载到共享单车上,通过高精度的位置识别,来破解乱停乱放的难题。

如今,共享单车已经成为了许多人出行的首选方式,方便了市民们的“最后一公里”,给大家的生活带来了很多便利。然而,乱停乱放的单车也给城市治理带来了难题。在这种情况下,相关企业尝试将北斗导航定位芯片装载到共享单车上,通过高精度的位置识别,来破解乱停乱放的难题。

图片 1.png

例如今年6月,四川省成都市开展共享单车“文明骑行、规范停放”主题宣传活动,并在高校等新场景上线了基于北斗的“共享单车定点停放功能”。该功能包括实现了电子围栏、共享单车饱和度监测、共享单车智慧监管平台等子功能,让共享单车管理向科技化、精细化迈进。通过北斗高精度服务,共享单车定点停放能将以往的米级定位准度提升至厘米级,车企将单车的精准位置与停车框的位置数据进行实时匹配,及时掌握车辆是否停入指定位置,从而实现车辆入栏结算、定点取还、规范停放的优化管理。相关技术人员介绍道:“在技术加持下,车辆停在线外不能锁车,必须精准停在划定的框线内才可以停车结算。”

通过搭载北斗高精度定位技术,共享单车停车乱象迎来了转机。城市管理者利用北斗导航技术,可以更有效地管理共享单车,进一步规范企业运营。

对于共享单车运营企业而言,高精度定位不仅能更有效地追踪单车,降低资产运营损失,还能减少运维找车的支出成本,实现智能调度管理,精确到点位管理。

对于共享单车用户,“北斗+共享单车”的创新模式,能让单车停放点位更确定,用户也更容易找到可用车辆。这不仅提高了单车的使用效率,也使城市路面更整洁规范,方便步行或机动车出行。

此外,北斗导航技术还可以为共享单车行业带来更高效、更环保的运营模式。通过实时监控和调度单车,可以有效减少车辆闲置和堵塞,提高车辆使用效率,减少能源浪费。

总之,北斗导航技术在共享单车行业的应用,不仅可以实现精细化管理和降低运营成本,还能提升用户体验和城市环境质量。

千寻位置作为国家北斗地基增强系统的建设与运营方,对共享单车高精度定位方面的研究一直处在行业前列。其推出的共享单车高精度定位解决方案能满足政府城市治理、企业经营管理、用户出行用车三方诉求。方案基于全国统一时空基准的动态厘米级高精度定位,以及自主研发的高精度RTK+DR融合定位算法,并整合低成本的高精度定位终端、芯片、天线技术,拥有精准停车、精准定位等功能。

图片 2.png

早在2020年9月,1万辆搭载千寻位置服务的高精度哈啰单车投放深圳,这批共享单车的定位精度可从10米提升至1米以内,运营者能及时掌握车辆是否停入指定位置,从而实现车辆定点取还、规范停放的优化管理,并提升了用户的用车体验。

上千寻位置官网,查看更多北斗资讯、产品、解决方案。

相关文章
|
6月前
|
安全 数据安全/隐私保护
屏幕自动点击器, 手机自动点击器, 自动连点器屏幕【autojs】
完整UI界面:包含悬浮窗控制面板,支持拖动位置调整 核心功能:单点/连续点击、位置记录、任务执行与停止
|
10月前
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
Kimi开源MoE架构多模态推理模型,小激活参数,大能量!
最近Moonshot AI推出了 Kimi-VL,这是一个高效的开源混合专家(MoE)视觉-语言模型(VLM),它提供了先进的多模态推理、长上下文理解以及强大的代理能力——所有这些功能都只需激活其语言解码器中的2.8B参数(Kimi-VL-A3B)。
722 1
|
关系型数据库 MySQL Java
Mysql开启ssl加密协议及Java客户端配置操作指南
本文主要讲述的是Mysql开启了ssl协议之后,Java客户端如何正确的链接Mysql访问数据
Mysql开启ssl加密协议及Java客户端配置操作指南
|
存储 安全 Linux
OverTheWire Bandit 通关解析(上)
OverTheWire Bandit 通关解析(上)
|
JavaScript 关系型数据库 数据库
PostgreSQL支持哪些编程语言?
【8月更文挑战第5天】PostgreSQL支持哪些编程语言?
783 8
|
Kubernetes Cloud Native 前端开发
Kubernetes入门指南:从基础到实践
Kubernetes入门指南:从基础到实践
372 0
|
传感器 数据可视化 机器人
Nvidia Isaac Sim图编程OmniGraph 入门教程 2024(6)
本文是Nvidia Isaac Sim图编程OmniGraph的入门教程,介绍了OmniGraph的概念、图的分类、以及如何利用ActionGraph创建可视化编程流程来控制仿真中的机器人动作和物体跟随,包括键盘控制小车的流程分析、Graph的创建、节点添加与连接,以及测试和Python实现方法。
1600 0
|
Linux
Linux 设备驱动程序(四)
Linux 设备驱动程序(四)
222 1
|
机器学习/深度学习 JSON PyTorch
图神经网络入门示例:使用PyTorch Geometric 进行节点分类
本文介绍了如何使用PyTorch处理同构图数据进行节点分类。首先,数据集来自Facebook Large Page-Page Network,包含22,470个页面,分为四类,具有不同大小的特征向量。为训练神经网络,需创建PyTorch Data对象,涉及读取CSV和JSON文件,处理不一致的特征向量大小并进行归一化。接着,加载边数据以构建图。通过`Data`对象创建同构图,之后数据被分为70%训练集和30%测试集。训练了两种模型:MLP和GCN。GCN在测试集上实现了80%的准确率,优于MLP的46%,展示了利用图信息的优势。
565 1
|
存储 监控 安全
最近几个典型 Elasticsearch 线上易出错难排查问题汇集,咱们得避免!
最近几个典型 Elasticsearch 线上易出错难排查问题汇集,咱们得避免!